به گزارش خبرگزاری ایمنا و به نقل از نیچر، انتشار نسخه جدید الگوریتم پیش‌بینی ساختار پروتئین AlphaFold3 از سوی Google DeepMind با انتشار مقاله‌ای در مجله معتبر Nature، توجه زیادی را در جامعه علمی به خود جلب کرده است. این نسخه جدید با قابلیت‌های پیشرفتهای که دارد، زمینه‌های جدیدی در پیش‌بینی برهم‌کنش‌های مولکولی ایجاد کرده است. با این حال، نبود انتشار کد کامل این نسخه به همراه مقاله، انتقاداتی را برانگیخته است.
تیم توسعه‌دهنده در Google DeepMind اعلام می‌کند که AlphaFold3 نه‌تنها توانایی پیش‌بینی ساختار پروتئین‌های منفرد را دارد، بلکه می‌تواند ساختار کمپلکس‌های پروتئینی و برهم‌کنش‌های آن‌ها با مولکول‌های دیگر همچون DNA و RNA را پیش‌بینی کند. این پیشرفت، ابزار قدرتمندی را در اختیار محققان برای کشف داروها و تحقیقات بنیادی قرار می‌دهد.
یک محقق دانشگاهی در این زمینه اظهار کرد: AlphaFold3 با پیشرفت‌هایی که نسبت به نسخه‌های قبلی خود دارد، می‌تواند به تسریع فرایند کشف دارو و درک بهتر از بیماری‌ها کمک کند. این توانایی برای پیش‌بینی تعاملات پیچیده، از جمله برهم‌کنش‌های پروتئین‌ها با مواد ژنتیکی، به‌ویژه در زمینه‌های مرتبط با زیست‌شناسی مولکولی بسیار کاربردی است.
با این حال، تصمیم Google DeepMind درباره نبود انتشار کد کامل AlphaFold3 همراه با مقاله، انتقادات زیادی را به‌دنبال داشته است. برخلاف نسخه قبلی، AlphaFold2، که کد آن به‌طور کامل برای جامعه علمی منتشر شد، نسخه جدید تنها به‌صورت شبه‌کد ارائه شده است. این رویکرد موجب نگرانی برخی از محققان درباره محدودیت در دسترسی به این تکنولوژی شده است.
انتشار کد منبع، امکان ارزیابی و استفاده از ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی را برای تمامی محققان فراهم می‌کند. نبود انتشار کد AlphaFold3 ممکن است مانعی برای نوآوری و تحقیقات علمی در این حوزه ایجاد کند.
تیم Google DeepMind در پاسخ به انتقادات، تاکید می‌کند که انتشار AlphaFold3 با شبه‌کد به‌دلیل پیچیدگی‌های فنی و امنیتی انجام شده است. به گفته یکی از اعضای این تیم، «هدف ما از این رویکرد، اطمینان از استفاده درست و مؤثر از این ابزار قدرتمند است، ما همچنان به‌دنبال راه‌هایی برای همکاری با جامعه علمی هستیم تا استفاده از AlphaFold3 به بهترین شکل ممکن صورت گیرد.»
ما از نظرات و پیشنهادات جامعه علمی استقبال می‌کنیم و امیدواریم که این ابزار جدید بتواند به پیشرفتهای بیشتری در علوم زیستی منجر شود.
انتشار نسخه جدید AlphaFold3 با قابلیت‌های پیشرفته، گامی مهم در حوزه پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها به شمار می‌آید. با این حال، نبود انتشار کد منبع این نسخه، چالش‌هایی را برای جامعه علمی ایجاد کرده است. محققان امیدوارند که در آینده، این مسائل برطرف شده و همکاری‌های علمی بیشتری در این زمینه صورت گیرد.
نظر شما